Advancing wind energy potential estimation through multidistribution wind speed analysis in coastal Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Wind energy is becoming one of the most important elements toward the advancement of sustainable energy systems globally. The assessment of wind energy potential is critical to the optimization of resource application and improvement of technologies. This study focuses on fitting fourteen probability density functions (PDFs) to hourly wind speed data collected from six coastal cities of Pakistan: Gwadar, Jiwani, Karachi, Keti Bandar, Ormara, and Pasni, for the year 2023, measured at 10 m and 50 m heights. These selected distributions are Weibull, Rayleigh, Lognormal, Gamma, Normal, Generalized Extreme Value, Logistic, Nakagami, t Location-Scale, Extreme Value, Inverse Gaussian, Chi-Square, Pearson Type III, and Rician. Four goodness-of-fit (GoF) indices are employed to evaluate the performance of these distributions: root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), coefficient of determination (R 2 ), and chi-squared (χ 2 ). These metrics give a clear report on each distribution’s aptness to emulate the wind speed information. Observed and computed wind power density (WPD) values are also determined to investigate the application of fitted distribution functions for practical purposes. The inspection of the simulation results shows that GEV, Weibull, Nakagami, and Gamma PDFs proved to be the most promising PDFs for describing wind speed data at 10 m, whereas GEV (predominantly), Weibull, Normal, and Logistic PDFs for wind speed data at 50 m. Further investigation revealed that the GEV distribution consistently exhibited better fitting characteristics, followed closely by Weibull, Nakagami, and Gamma distributions, making them highly suitable for characterizing the wind speed and determining wind energy potential. The extensively used Weibull distribution is not always the first choice. Consequently, the results presented in the paper provide fundamental information about the usage of the resource and energy production for Pakistani coastal wind sites.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».